如何格式化/重塑我的数据以获得每个 object 的单独数据？

Question

目前，我的数据在一个嵌套列表中，如 [[ID1, Pos1, Time1], [ID2, Pos2, Time2], [ID1, Pos3, Time3].....]。

然后我将其放入 Pandas dataframe。我想分别在 883276440288 中针对每个 object ID 绘制 position（Pos 值）与时间的关系图，我对 plotly 文档的搜索没有帮助。 我想要的是每个 object ID 在同一个数字上有一个单独的位置与时间线 plot。

我该怎么做？ 我不确定我是否应该首先重塑我的数据以便以某种方式对重复的 ID 值进行分组，或者我是否可以直接从 plotly 绘图 function 中执行此操作。我是新手，所以任何帮助将不胜感激。

这是代码片段：

dataset=[]
for obj in scene.objects:
    obj_data = [obj.ID, obj.time, obj.pos]
    dataset.append(obj_data)

df = pd.DataFrame(data=dataset, columns=["ID", "Time", "Pos"])
 

此外，dataframe 的前五个条目中的 output：

    ID  Time  ...  Speed  
0   4   0.0  ...   1.465062   
1   5   0.0  ...   1.195697 
2   6   0.0  ...   1.443732  
3   7   0.0  ...   1.318886   
4   8   0.0  ...   1.258748  

Answer 1

您可以按“ID”对 dataframe 中的数据进行分组，然后在同一图中添加一行 plot：

import plotly.graph_objs as go


fig = go.Figure()  # Same figure object

for group_name, group_df in df.groupby(["ID"]):
    # group_name is the "ID" value
    # group_df is a dataframe with the rows of each "ID" value
    fig.add_trace(
        go.Scatter(  # This is how we draw a line plot
            x=group_df["Time"], y=group_df["Pos"],
            name=group_name,  # Add the "ID" as the name of the line
        )
    )

fig.show()  # Display figure

这是一个样本输入，预期 output 使用此代码：

   ID  Pos  Time
0   1    1     1
1   1    3     2
2   0    2     1
3   0    4     2